Abstract
In this paper, a method of determining the optimal threshold in image binarization for the marker recognition is suggested to resolve the problem that the performances of marker recognition are quite different according to the changes of indoor lighting. The suggested method determines the optimal threshold by considering the average brightness, the standard deviation and the maximum deviation of video image under the various indoor lighting circumstances, such as bright light, dim light, and shadow by unspecified obstacles. In particular, the recognition under the gradation lighting by shadow is improved by applying the weighted value that depends on the brightness of image. The suggested method is experimented to process $720{\times}480$ resolution video images under the various lighting environments, and it shows the fast and high performance, which is suitable for mobile indoor navigation.
본 논문에서는 실내 조명 변화에 따라 마커 인식률의 차이가 커지는 현상을 해결하기 위해, 마커 인식을 위한 전처리 단계인 이진화 단계에서 최적의 임계값을 결정하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 밝은 조명, 어두운 조명, 불특정 물체에 따른 그림자 현상이 나타나는 실내 환경에서 영상의 평균 명도값, 표준편차 및 최대편차를 고려하여 최적 임계값을 결정한다. 특히 그림자에 의한 그라데이션 현상을 해결하기 위해 이미지의 밝기에 따른 가중치를 적용함으로써 인식률을 향상시켰다. 제안방법은 다양한 조명환경에서 $720{\times}480$ 해상도의 영상을 처리하는데 빠른 처리 속도와 높은 인식률을 보여 실내 내비게이션에 적합할 것으로 기대된다.
